Taskon新任务领一个DC角色 @NeoSoulAI 按上面顺序做下来就行 主要是关注+参与0g链上的测试网交互 如果一直跟着的点点都能过了 另外taskon上的每日签到也顺带做下 签到有两个+推文评论，有一个是DC25级才能签 DC角色尽量多收集 这个task积分攒着后面可能可以换SBT 注：以上内容仅为信息分享，不代表任何，DYOR~

在仔细review 基于我的9千条推文孵化出来的小灵咨询官给我今天的推荐 今天有三个要主要的内容 1.GitHub Agent tasks REST API：可用 API 启动 Copilot cloud agent 任务、跟踪进度、最终开 PR。 2.OpenAI The next evolution of the Agents SDK：把 sandbox、文件系统、snapshot/rehydration 做成标准执行层。 3.arXiv AgentTrust：把 agent 工具调用前的运行时拦截做成 allow / warn / block / review 四级判定。 这个小灵咨询官本来目的是帮我来写“卧槽开头的AI咨询”不过今天这三条都不够劲爆啊！我看了一遍也没看懂能帮我做到啥？！ 不过很好 现在小灵咨询官联动我的 multica 工作区！我刚才review的时候发现他把话题1 作为issue 联动到工作区进行调查，研究了一下 话题1 对我有啥用？！ 然后一阵操作猛如虎，几个Agent 一研究 对我当前啥用也没有！不然我今天又能产出一篇“卧槽”推文来拯救我的浏览量！ 不过话说回来，你们没有发现我这条流程是Agent 自己选题然后进行话题判断嘛？！ 微微秀一下 这才叫吃自己的狗粮嘛！

行业调研要翻几十篇报告、整理数据、写结论——累不累？我现在15分钟搞定。 用Hermes的web_search+delegate_task组合做行业调研：派一个子Agent搜行业报告和最新新闻，第二个子Agent爬关键数据（市场规模、增长率、头部玩家），第三个子Agent做竞品分析对比。全部并行执行，15分钟出初稿。 关键技巧：每个子Agent的goal里写"只返回数据，不写结论"——结论留给自己做，Agent只做信息收集。这样既快又准，还避免幻觉结论污染你的判断。 对比：Claude Code的web搜索需要手动写MCP配置，而且不支持子Agent并行搜索。我给Claude Code做同样的事，花了40分钟配置MCP，然后还是只能单路串行搜。OpenClaw的Agent协作概念很强，但并行搜索这个场景实操下来配置复杂度高了一倍，而且文档缺步骤。 Hermes一条delegate_task搞定多路并行调研。目前我还没看到第二个Agent把"并行调研"做到这个完成度的。 调研最怕的不是信息不够，是信息太多无从下手。Agent的价值不是"替你做判断"，是"先把所有相关事实摆在你面前"。Hermes的并行子Agent模式让调研效率从"小时级"变成"分钟级"。跟Claude Code比，Hermes胜在并行和多源能力；跟OpenClaw比，Hermes胜在配置简单一步到位。听我的：调研类任务一定要用delegate_task，把搜索→整理→分析拆成三个并行流，最后自己汇总判断。 🔗 #HermesAgent# #市场调研# #效率工具# #DELEGATE#

去年推进和azure合作的时候，我真诚给了一个提议，llm 推理服务能不能和电力一样，给一个波峰波谷动态定价策略，现在很多agent task已经是自动任务，完全可以安排波谷执行。云厂商可以拉大资源利用率，重度客户也可以从中收益。 不知道哪个厂商能第一个做出这个改变。

🤔 打算把自己的一些常用动作做一个超小的 Agent Team 进行任务流转，这样应该会提效很多，py 脚本可以让结果稳定也节省 token 开支： 员工A：批量拉取 rollbar 崩溃日志，当然也可以基于 MCP [图 1] 员工B：逐个分析日志给出处理结论，创建待修复的 task [图2] 员工C：编码修复 task，提交到 git 新分支 员工D：测试&验收 task，给出真机测试流程和合并建议

GitHub 刚刚彻底改变了Vibe Coding。 他们发布了spec-kit，短短几天内就收获了9.5万个Star和 8.3K的Fork。 这不只是一个普通的项目，这是GitHub在教你如何真正利用AI进行编程。AI智能体（Agents）的问题不在于模型本身，而在于你发送一个文本想法，它会按自己的理解去解读。 Spec-kit 通过6个命令解决了这个问题，在编写代码前先将你的想法转化为结构化规范： ✅ /speckit.constitution → 项目规则：质量、测试、架构 ✅ /speckit.specify → 描述“要构建什么”，而非技术栈 ✅ /speckit.clarify → 智能体在开始前询问不理解的地方 ✅ /speckit.plan → 此时再选择技术方案 ✅ /speckit.tasks → 按依赖关系排序的任务列表 ✅ /speckit.implement → 智能体开始构建 交付物不再是胡乱生成的代码，而是 AI 可读取、验证并逐步执行的“活规范”。它兼容 Claude Code、Cursor、Copilot、Codex、Gemini CLI 等 25 多个智能体。核心区别在于：以前是“给我做一个待办应用”然后祈祷 AI 别迷路；现在是“规范先行，代码随后”，智能体确切知道构建什么、顺序及原因。由 GitHub 官方发布，采用 MIT 许可。

📢 NIUMA WORKS 测试网最终结算公告 NIUMA WORKS 测试网奖励统计已进入最终确认阶段。 请所有参与测试的用户尽快核对任务记录、订单记录、提交状态、验收状态以及奖励统计。 本轮测试网奖励将在 5/14 统一发放。 如发现数据遗漏或结算异常，请尽快联系社区管理员反馈。 结算完成后，NIUMA WORKS 将进入正式版上线前的最后准备阶段。 感谢每一位参与测试、提交反馈、一起打磨产品的牛马。 链上开工前，最后确认一次。🐂🐎 NIUMA WORKS 让建设被记录，让劳动有回报。 📢 NIUMA WORKS Testnet Final Settlement Notice The final confirmation stage for NIUMA WORKS testnet rewards has officially started. All testnet participants are encouraged to check their task records, order records, submission status, review status, and reward statistics as soon as possible. The testnet rewards will be distributed on May 14. For any missing records or settlement issues, please contact the community admins as soon as possible. After the settlement is completed, NIUMA WORKS will move into the final preparation stage before the mainnet launch. Thank you to every NIUMA who participated in testing, submitted feedback, and helped improve the product. One last check before we start working onchain. 🐂🐎 NIUMA WORKS Record contribution. Reward real work.

代码编程之前，先进行一轮文档编程。由 Claude Code 完成所有 AI 任务的拆分和编排，再交给 GitHub Copilot 一气呵成，agent 疯狂跑了 8 个多小时，token 消耗才 0.3%，充分利用了 Copilot 按请求次数收费的机制。感觉永远用不完，😅 这套执行流程（图三）陆陆续续打磨了一个多月。整体设计为主从式 agent 结构，主 agent 负责决策与任务分发（Coordinator），多个从 agent（Explore / Review / Repair / Experience）负责执行、修复与经验沉淀。过程管理采用 TASKS.md（管任务）+ CURSOR.md（管进度），确保每个步骤执行到位，全程 AI 自主完成。 执行效果基本符合预期（图一）。每轮任务完成后会触发 2～3 轮 code review，将问题逐步收敛并修复。最终产出的代码质量较稳定，没有明显缺陷，还额外覆盖了一些性能优化场景。 目前最大的问题是，耗时太长了（图二）。整个过程花费了 8 个多小时。分析了整个执行过程的耗时分布，agent 真正写代码执行只占 48.7%，其余 51.3% 都花在 review、fix、recheck、accept、phase 任务上，后置的质量闭环占了大头。 这就是利用 subagent 做复杂 context engineering 的必然代价。每个 phase 结束后，agent 都需要重建上下文，重新加载代码、review 结果与规范，同时同步任务卡与状态文档，才能进入下一阶段，context 切换成本非常高。 要做到效率真正提升，目前有两条路径，一是压缩 agent 执行链路，将文档驱动的流程逐步固化为可复用的代码逻辑；二是优化 context 切换的效率，通过增量更新、差异加载与状态缓存等方式减少重复计算。不过，再往下优化，边际收益就不高了。